指定发现最佳模型 (连续响应)默认设置

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为 指定默认方法 发现最佳模型 (连续响应)。对默认设置所做的更改将保留到您再次更改它们,即使退出 Minitab 也是如此。

最佳模型的选择标准

选择标准来确定最佳型号类型。可以对多种方法的结果进行比较,以确定适合应用的最佳选择。

最大 R 平方
基尼方法适用于许多应用。最小平方误差方法将平方误差之和降至最低。
使用 Huber 损失函数拟合 TreeNet® 模型
当标准是最大 R2 值时,您可以选择使用 Huber 损失功能来安装 TreeNet® 型号。Huber 函数是平方误差和绝对偏差函数的混合。使用 Huber 功能,指定切换值。损失函数以平方误差的形式开始。只要值小于切换值,损失函数就保持为平方误差。如果平方误差超过切换值,则损失函数成为绝对偏差。如果绝对偏差小于切换值,则损失函数再次成为平方误差
最小平均绝对偏差
最小绝对偏差方法将误差的绝对值之和降至最低。

TreeNet® 回归模型的单个树复杂度参数

选择下列选项之一可限制树的大小。
  • 每个树的最大终端节点数:输入介于 2 和 2000 之间的值,以表示树的最大终端节点数。通常,默认值 6 在计算速度与变量间交互作用调查之间提供了良好的平衡。值 2 排除了交互作用调查。
  • 最大树深度:输入介于 2 和 1000 之间的值,以表示树的最大深度。在许多应用中,从 4 到 6 的深度提供良好的模型。
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